基于ROS的移动工业机器人定位算法研究

室内移动工业机器人在工业生产、智慧物流等领域的应用越来越广泛,其导航定位成为学者研究的热点问题,具有较高的应用价值。为解决蒙特卡罗定位(MCL)算法粒子匮乏、定位精度不高等问题,将基于自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法应用到移动工业机器人定位系统中,通过在MCL重采样中引入随机采样和尔贝克-莱布勒散度(KLD)采样自适应动态调节粒子数量,实现较好的定位效果,同时搭建基于机器人操作系统(ROS)的实验平台进行定位实验。经实验,AMCL定位算法在ROS平台下能够较好地实现移动工业机器人的定位功能。

ORB特征匹配的误匹配点剔除算法研究

在计算机视觉中,特征点匹配是一个极其重要的问题。为了提高图像特征点匹配精度,针对ORB常采用的RANSAC误匹配点消除算法不足,提出了改进的误匹配点剔除算法。该算法通过缩小抽样点总量来保证匹配点选取质量,并能有效的减少迭代次数。分别采用ORB+改进算法与ORB+RANSAC算法对两组图片进行特征点匹配实验。实验表明,该算法能够有效剔除误匹配点,与RANSAC算法相比较精度提高了8%,匹配精度提高至97.43%。

《电气控制及PLC》项目化教学和课程思政建设探讨

《电气控制及PLC》是电气类专业性较强的核心课程,目的在于帮助学生掌握基本的工程实践能力。本课程采用项目化教学方式,在完成基础理论课教学后,进行项目实践练习。利用学校良好的条件,项目教学情景尽可能的接近现实生产场景。此种项目教学在普通的课堂教学的基础上融入智慧教学工具,教学内容增加课程思政元素,不仅可以加强学生对知识的理解,同时可以培养学生爱国主义精神和工匠精神。